package com.atguigu.bigdata.chapter11.window;

import com.atguigu.bigdata.bean.WaterSensor;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;

import static org.apache.flink.table.api.Expressions.$;

/**
 * @Author lzc
 * @Date 2022/9/9 14:09
 */
public class Flink01_Time_pt_1 {
    public static void main(String[] args) {
        Configuration conf = new Configuration();
        conf.setInteger("rest.port", 2000);
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(conf);
        env.setParallelism(1);
        
        DataStreamSource<WaterSensor> stream = env.fromElements(
            new WaterSensor("sensor_1", 1000L, 10),
            new WaterSensor("sensor_2", 2000L, 20),
            new WaterSensor("sensor_1", 3000L, 30),
            new WaterSensor("sensor_1", 4000L, 40),
            new WaterSensor("sensor_2", 6000L, 50),
            new WaterSensor("sensor_1", 7000L, 60),
            new WaterSensor("sensor_1", 8000L, 80)
        );
        StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
        
        
        // 1. 把流转成表的时候添加处理时间属性
        // 添加字段: 添加处理时间属性
        Table table = tEnv.fromDataStream(stream, $("id"), $("ts"), $("vc"), $("pt").proctime());
        table.printSchema();
        table.execute().print();
        
        // 2. 在ddl中添加处理时间属性
        
        
        
   
    }
}
/*
流中非常重要的操作:  开窗, 对窗口内的元素进行处理

sql中也要开窗, 也是要聚合的, 其实可以把窗口当成一个普通的聚合字段来理解

统计不同的传感器的水位和
    select id, sum(vc) from sensor group by id
每隔5s统计不同的传感器的水位和
    select w, wid, sum(vc) from sensor group by id, w
    
    
在sql中只支持基于时间的窗口
    事件时间
    和处理时间
    
在sql中定义窗口的时候, 需要时间, 其实就是一个时间字段(时间属性)

如何在flink-sql中添加时间属性

 */
